R语言如何将2×2列联表展开为逐行记录的长格式数据

epitools::expand.table() 运行不符合预期，是因为传入的对象是普通汇总数据框，不是函数要求的携带完整维度名称属性的table类对象。直接传入普通数据框时，函数无法正确识别行、列维度对应的分类变量和对应频数，自然无法输出正确的展开结果。

• 方法1：修正输入格式后正常使用expand.table
  先将汇总数据框转为标准R列联表对象，设置好维度名后再调用函数：

  library(epitools)
  
  # 构造原始汇总表
  tab_df <- data.frame(
    性别 = c("男性", "女性"),
    是 = c(2, 1),
    否 = c(1, 2)
  )
  
  # 转换为带维度名的table对象
  crosstab <- as.table(as.matrix(tab_df[, -1]))
  dimnames(crosstab) <- list(
    性别 = tab_df$性别,
    结果 = c("是", "否")
  )
  
  # 展开为单观测长表
  long_data <- expand.table(crosstab)
  

  运行后得到的long_data与目标结构完全一致。

• 方法2：基础R实现，无额外包依赖
  不需要加载第三方包，通过基础R的变形、行重复逻辑即可实现：

  # 宽表转带频数列的中间长表
  mid_table <- reshape(
    tab_df,
    direction = "long",
    varying = c("是", "否"),
    v.names = "频数",
    timevar = "结果",
    times = c("是", "否")
  )
  
  # 按频数重复行，重置行名得到最终结果
  long_data_base <- mid_table[rep(seq_len(nrow(mid_table)), mid_table$频数), c("性别", "结果")]
  rownames(long_data_base) <- NULL
  

• 方法3：tidyverse 语法实现
  日常使用tidyverse生态的话，代码可读性更高：

  library(tidyr)
  library(dplyr)
  
  long_data_tidy <- tab_df |>
    pivot_longer(cols = c("是", "否"), names_to = "结果", values_to = "频数") |>
    uncount(频数)
  

三种方法输出结果完全相同，可根据自己的代码使用习惯选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者code_rookie